<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpId;
                helpId = window.location.hash.substring(1);
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
        }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Interpolēt punktus</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-6E142A07-EA32-4E66-8423-ECDB8CD6B927-web.png" alt="Interpolēt punktus"></h2>
        <hr/>
    <p>   Rīks Interpolēt punktus sniedz iespēju prognozēt vērtības jaunos izvietojumos, pamatojoties uz mērījumiem no punktu kolekcijas. Rīks izmanto punkta datus ar vērtībām katrā punktā un atgrie˛ teritorijas, ko klasificē prognozētās vērtības. Piemēram:
        <ul>
            <li>Gaisa kvalitātes uzraudzības apgabalā ir sensori, kas mēra piesārņojuma līmeni.    Interpolēt punktus var izmantot, lai prognozētu piesārņojuma līmeni izvietojumos, kuros nav sensoru, piemēram, izvietojumos, kur atrodas riska grupas&nbsp;&mdash; skolas vai slimnīcas.
            </li>
            <li>Prognozējiet smago metālu koncentrāciju ra˛ā, pamatojoties uz paraugiem, kas iegūti no atseviķiem augiem.
            </li>
            <li>Prognozējiet augsnes barības vielu līmeņus (slāpeklis, fosfors, kālijs u.c.) un citus indikatorus (piemēram, elektrovadītspēju), lai izpētītu to relāciju ar ra˛as apjomu un noteiktu precīzu mēslojuma daudzumu katram izvietojumam laukā.

            </li>
            <li>Meteoroloģiskais lietojums ietver temperatūru, lietavu un citu saistīto mainīgo prognozes (piemēram, skābā lietus). 
            </li>
        </ul>
        
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="field">
        <div><h2>Izvēlēties lauku interpolēanai</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Izvēlieties lauku, kurā ietvertas interpolējamās vērtības.  
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="interpolateOption">
        <div><h2>Optimizēt</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Izvēlieties savu iestatījumu ātruma un precizitātes attiecībai. Precīzākas prognozes tiek aprēķinātas ilgāk.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="outputPredictionError">
        <div><h2>Izvades progno˛u kļūdas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> Ja atzīmēts, tiks izveidots slānis ar interpolācijas progno˛u standarta kļūdām.  Izvades slāņa nosaukums būs rezultātu slāņa nosaukums ar pielikumu Errors (Kļūdas).
            </p>
            <p>Standarta kļūdas ir noderīgas, jo sniedz informāciju par prognozēto vērtību uzticamību.  Vienkārs nosacījums ir tāds, ka patiesā vērtība 95 procentos gadījumu atradīsies starp divām prognozētās vērtības standarta kļūdām.  Piemēram, pieņemsim, ka jaunā izvietojuma prognozētā vērtība ir 50 ar standarta kļūdu 5. Tas nozīmē, ka rīka precīzākā prognoze ir, ka ī izvietojuma patiesā vērtība ir 50, taču tā var būt arī 40 vai 60. Lai aprēķinātu o saprātīgo vērtību diapazonu, reiziniet standarta kļūdu ar 2, pievienojiet o vērtību prognozētajai vērtībai, lai iegūtu lielāko diapazona vērtību, un atņemiet to no prognozētās vērtības, lai iegūtu mazāko diapazona vērtību.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classificationType">
        <div><h2>Klasificēt pēc</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Izvēlieties, kā prognozētās vērtības tiks klasificētas teritorijās.
                <ul>
                    <li>Ģeometrisks intervāls&nbsp;&mdash; teritorijas tiek izveidotas, pamatojoties uz klau intervāliem, kuros ir ģeometriskas sērijas. ī metode garantē, ka katras klases diapazonā ir aptuveni tāds pats vērtību skaits un ka starpība starp intervāliem ir konstanta.
                    </li>
                    <li>Līdzvērtīgs intervāls&nbsp;&mdash; teritorijas tiek izveidotas tā, lai prognozēto vērtību diapazons būtu līdzvērtīgs katrā teritorijā.
                    </li>
                    <li>Līdzvērtīga teritorija&nbsp;&mdash; teritorijas tiek izveidotas tā, lai datu vērtību skaits būtu līdzvērtīgs katrā teritorijā.  Piemēram, ja datiem ir vairāk lielu vērtību nekā mazu vērtību, ar lielām vērtībām tiks izveidots lielāks teritoriju skaits.
                    </li>
                    <li>Manuāli&nbsp;&mdash; ī opcija sniedz iespēju definēt teritorijām jūsu noteiktu vērtību diapazonu.  īs vērtības tiks ievadītas parametrā  <b>Klases robe˛vērtības</b>.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="numClasses">
        <div><h2>Klau skaits</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Norādīts klau skaits (prognozēto vērtību diapazons) rezultāta slānī.  Katra klase definē teritoriju robe˛u.  o klau vērtības noteiks iepriek norādītais parametrs  <b>Klasificēt pēc</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classBreaks">
        <div><h2>Klases robe˛vērtības</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Ievadiet vēlamās klases robe˛vērtības, atdalot tās ar atstarpēm.  Piemēram, ja vēlaties klases robe˛vērtības 1.5, 3 un 7, ievadiet  <code>1.5 3 7</code>.  īs vērtības definēs katras klases augstāko robe˛u tā, lai klau skaits būtu vienāds ar ievadīto vērtību skaitu.  Teritorijas netiks izveidotas izvietojumiem ar prognozētajām vērtībām, kas pārsniedz lielāko ievadīto robe˛vērtību.  Jums jāievada vismaz divas un ne vairāk par 32 vērtībām.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="boundingPolygonLayer">
        <div><h2>Izgriezt izvadi uz</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Vai nu uzzīmējiet, vai norādiet slāni, kas apzīmē teritoriju, kur vēlaties uzzīmēt rezultātu. Piemēram, ja interpolējat ezera piesārņojuma mērījumus, varat izmantot ezera robe˛u ajā parametrā, un izvade tiks uzzīmēta tikai ezera robe˛ās.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="predictAtPointLayer">
        <div><h2>Prognozēt ajos izvietojumos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Vai nu uzzīmējiet, vai arī norādiet slāņa punktu izvietojumus, lai aprēķinātu progno˛u vērtības. Tādējādi varat veikt prognozes konkrētos interesējoos izvietojumos. Piemēram, ja analīzes slānis attēlo piesārņojumu līmeņa mērījumus, varat izmantot o parametru, lai prognozētu piesārņojumu līmeni izvietojumos ar lielām riska grupām, piemēram, skolām vai slimnīcām.  Pēc tam varat izmantot o informāciju, lai sniegtu ieteikumus veselības uzraudzības iestādēm ajos izvietojumos.
            </p>
            <p>Ja iekļauts, is rīks nodroinās progno˛u punktu slāņa izvadi norādītajos izvietojumos.  Izvades slāņa nosaukums būs rezultātu slāņa nosaukums ar pielikumu Points (Punkti).  
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Rezultātu slāņa nosaukums</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Norādiet slāņa nosaukumu, kas tiks izveidots sadaļā  <b>Mans saturs</b> un pievienots kartei.
            </p>
            <p>Lietojot nolai˛amo sarakstlodziņu  <b>Saglabāt rezultātus</b>, jūs varat norādīt nosaukumu mapē <b>Mans saturs</b>, kur tiks saglabāti rezultāti.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
